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适读人群 ：1.想向数据产品经理转型的功能产品经理2.想成为数据产品经理的数据岗位工作者，比如数据分析师、算法工程师等3.其他想成为数据产品经理的读者
数据产品经理双子星，知识体系 案例实战！数据产品经理修炼，从入门到进阶，从理论到实践，看这两本书就足够了！
（1）《数据产品经理：实战进阶》全面讲解数据产品经理核心知识体系。
（2）《数据产品经理：解决方案与案例分析》帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力。
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| 內容簡介： |
《数据产品经理：实战进阶》
这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自国内的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有了更广泛的视角，能帮助读者从不同的角度去了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的最终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容、系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。
全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。
第壹部分 基础知识（第1章）
首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，最后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。
第二部分 通用能力（第2~3章）
讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。
第三部分 数据管理（第4~9章）
依次讲解了数据埋点、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识点，涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个链条。
第四部分 策略产品（第10~11章）
重点讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。
《数据产品经理：解决方案与案例分析》
这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例进行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直接参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展开阐述，层次清晰，可参考性强。
全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。
第一部分 数据建设（第1~2章）
数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的开发成本，提升数据使用者的效率。本部分包含两章，分别介绍了自动化数据分析平台的搭建和数据埋点的工作流程等。
第二部分 数据营销（第3~9章）
营销是每个公司的业务核心，良好的数据营销平台为营销提供非常大的助力。本部分主要介绍如何利用数据中台、大数据平台助力营销，如何利用社会化聆听辅助商业决策，重点分析金融、零售、快消、汽车、游戏等多个行业的项目，具有较高的参考价值。此外，还介绍了商品分析方法和初创公司数据运营实践。
第三部分 数据驱动（第10~14章）
数据产品经理可以进驻公司的每个部门，驱动该部门的业务发展，成为公司运转的核心和动力。本部分介绍的案例包括语音数据处理与商业应用、网约车安全性的数据化解决方案、智慧安防中的智能视频产品、AI技术在视频平台上的应用、数据产品经理在推荐中的价值，这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，有的案例主要以AI技术实现。
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| 關於作者： |
杨楠楠
数据产品经理，擅长数据分析，为多家世界500强公司提供数据分析服务，能在数据、产品、运营、市场等多个方面发挥数据价值。擅长策略产品，在广告、电商等领域有较多经验，为多家厂商提供流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群，本书的合作者全部来自专栏的粉丝。
李凯东
某视频媒体的大数据负责人，前京东数据中台应用数据平台部负责人、京东商城算法专家委员会核心委员，阿里天池数据科学家。京东研发高成就奖项“杰出成就奖”获得者，在京东期间曾主导智慧营销，单条产品线GMV增长数十亿；创办京东大数据比赛平台JData，并成功举办全世界大的单体大数据比赛。有9年创业经历，在社交、电商、O2O等领域有多年经验和深刻见解，公司于2014年以4000万估值被收购。
陈新涛
58转转前数据总监、美团外卖首任数据负责人，拥有多年数据产品及分析经验，擅长带领团队搭建企业级数据中台，以及结合企业战略分析数据并提供增长策略。曾负责从 0 到 1 搭建美团外卖数据平台，其中智能业绩系统为外卖事业部赢得美团点评集团大奖。任转转数据总监期间，带领数据产品及分析团队，搭建公司数据中台，为各业务线提供分析支持，并连续两年培养出公司员工，获得高管团队及合作方的高度认可。
萧饭饭
高级数据产品经理，擅长用算法解决业务问题。策略产品经理，从0到1负责过完整的搜索、推荐、个性化push及用户画像项目，并持续优化，曾打造亿级DAU产品策略。精通用户增长策略，尤其擅长C端产品的打磨和创新型功能设计，以提升新老留存为路径的增长模式。
胡玉婷
高级数据产品经理。原大数据公司的数据产品经理，在在线教育、内容文娱、电商、大数据等多行业具备丰富的数据产品经验，同时具备丰富的埋点设计和数据采集经验。拥有toB应用型数据产品及BI平台型数据产品经验，主导的数据产品辅助大中型公司进行宏微观决策，主导的大数据分析平台服务于亿级用户量app进行用户行为分析，toB付费数据产品市场占有额Top2。曾多次受到微软中国及微软美国总部表彰，全球技术项目中国区成员，参与过世界上大的学生科技大赛中国区运营项目，2015年被美国微软总部表彰为“2014年度MSP”，并长期享有MSDN高级订阅。
曹畅
数据产品经理，曾就职于国内某大型智能语音技术提供商。主要研究企业数据标准建设与数据管理方法论，以及用户行为数据标准。曾主导制定某上市公司子公司的企业数据标准。
谷坤明
TMD互联网公司大数据平台数据产品经理。擅长智能BI类产品，曾提升数千名员工的数据应用效率，实现数据驱动业务发展的目标。擅长“数据服务”类产品，擅长全套指标体系搭建和可视化、服务化API接口的产品方案。拥有较丰富数据可视化经验，深度参与公司一站式数据消费应用平台。
俞京江
某知名地产集团金融事业群产品负责人。有9年互联网金融行业产品设计经验，多年产品团队管理经验，精通金融行业产品的业务流程及功能设计。独立负责过五百亿交易规模的App的版本迭代；独立负责过单日破亿交易额的营销活动，有丰富的用户增长和营销获客实战经验，善于搭建体系化的营销服务管理系统，包括精细化运营平台、自动化营销平台、SCRM等。
赫子敬
次元降维创始人，有8年数据产品和数据分析经验，曾在多家大型企业担任数据负责人，精通全栈数据链路和数据策略。滴滴现代交通安全数据奠基人，2016年帮助滴滴平台将安全事故降低20%，在技术方面实现重大突破；2018年全面负责爱奇艺AI产品线，帮助爱奇艺在内容制作、生产、分发环节全链路应用AI产品，大幅提升业务指标。
贺园
数据产品经理，曾在宜信、京东数科等多家知名互联网金融公司从事数据产品相关工作，擅长偏技术类数据产品的设计。曾负责从0到1搭建公司的A/B测试平台，标签和用户画像平台的设计，以及公司级数据资产管理系统的搭建。
刘扬
数据产品专家，曾就职于用友、唯品会，在数据采集与埋点、数据ETL、数据建模与分析、数据应用方面均有丰富的实战经验。先后做过搜索、推荐、算法、大数据平台、ABTest系统等不同形态的数据产品。精通SQL，懂Python及主流挖掘算法；擅长基于ABTest的数据驱动理论的价值挖掘和产品落地。
朱诗倩
曾任Google系独角兽公司数据科学产品线负责人，现任世界500强公司科技事业部数据负责人，擅长利用数据驱动业务增长，在集团跨业务板块数字化转型方面有独特经验。在教育、地产、金融领域拥有企业级数据产品和数据营销实战经验，多次完成从0到1产品体系和数据平台搭建。
姚问雁
阿里云新零售客户成功经理，前中国移动网络通信专家、伊利大数据产品总监。拥有9年通信、零售、互联网行业头部公司工作经历，涉及平台研发、端到端闭环产品落地及商业应用推广、新零售数据中台与业务中台大型项目总控。具备多个数据产品从蓝图规划、产品设计到上线的全生命周期管理经验，涉及地理空间大数据、消费者舆情大数据、数据中台、业务中台、IoT等。
高长宽
某独角兽数据公司资深AI产品经理，拥有6年数据分析和数据产品经验，擅长文本语义分析和社会化聆听，曾参与多个政务舆情项目和企业级社会化聆听项目。人人都是产品经理和PMCAFF社区专栏作家，发表数十篇文本语义应用的实战文章，受到广泛好评。
李庆辉
精通Python数据科学及Python Web开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与jiaoyu部“1 X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。中国人工智能学会会员，企业数字化、数据产品和数据分析讲师，在个人网站“盖若”上编写的技术和产品类教程广受欢迎，著有《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》一书。
郑欣
资深数据产品经理，曾在携程、苏宁易购等知名互联网公司从事数据产品相关工作。擅长数据平台规划和产品设计、数据埋点与数据指标建设、策略产品和流量分发、流量反作弊及订单反作弊等。曾参与电商公司数据埋点平台及流量分发从0到1的构建，以及互联网公司订单风控平台、电商平台反作弊平台的构建。
俞京江
某知名地产集团金融事业群产品负责人。有10年互联网金融行业产品设计经验，多年产品团队管理经验，精通金融行业产品的业务流程及功能设计。独立负责过五百亿交易规模的App的版本迭代，以及过单日破亿交易额的营销活动。有丰富的用户增长和营销获客实战经验，善于搭建体系化的营销服务管理系统，包括精细化运营平台、自动化营销平台、SCRM等。
马晓冬
小米中国区市场部用户研究负责人。深耕市场研究、数字化领域15年，具有优秀的商业分析能力和敏锐的数据洞察力，擅长消费者洞察、数据分析与挖掘、数据产品规划设计及推广应用。长期供职于小米、伊利等全球500强企业市场部门，负责的零售大数据平台项目获得某全球500强企业集团年度数字化创新奖。深度参与多行业、跨领域的商业实践，兼具互联网和传统行业经验，全方位洞悉手机、快消、互联网等行业的发展趋势和业务管理特点。
张龙祥
数据产品经理，擅长数据分析的体系化和产品化，在电商和增长领域有一定的经验。
赫子敬
次元降维创始人，专注于在视觉领域的AI产品创新。有8年数据产品和数据分析经验，曾在多家大型企业担任数据负责人，精通全栈数据链路和数据策略。滴滴现代交通安全数据奠基人，2016年帮助滴滴平台将安全事故降低20%，在技术方面实现重大突破；2018年全面负责爱奇艺AI产品线，帮助爱奇艺在内容制作、生产、分发环节全链路应用AI产品，大幅提升业务指标。
停云
高级数据产品经理，某公司数据部门负责人，曾就职于高朋网、平安集团、顺丰集团。拥有10年互联网行业从业经验，熟悉数据平台建设与数据运营、数据部门管理。对数据如何支持业务有深刻见解，曾在多家公司从0到1搭建过数据平台与数据运营体系。作为数据部门负责人，负责全公司的数据建设和数据应用，利用数据产品对内提升企业效率，对外销售数据产品。
程发林
某互联网物流领域上市公司数据产品经理及业务分析专家，熟悉市场上主流BI产品及指标体系的搭建，擅长从0到1完整搭建数据产品体系，包括埋点设计与采集、离线/实时数据仓库、用户画像、ASR语音数据应用等。
华筱筱
7年教育行业经验，在头部教育企业主导过多个从0到1的教学与学习产品。曾与教研、技术、运营团队密切合作，围绕教育知识图谱搭建自适应学习产品，打造自适应学习产品的标杆产品，并获得多项专利及软件著作权。
徐湲策
某安防公司前安全检测平台负责人，拥有8 年B端和G端产品经理经验，负责过多个省级政企平台的产品设计和实施管理工作。
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| 內容試閱：
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《数据产品经理：实战进阶》
为什么要写本书
本书诞生于数据产品经理社群。
四年前，我开始在知乎上写关于数据产品经理的专栏，几个月间就有几千名读者关注我、加我微信，于是我就建立了数据产品经理的微信群。
很多人在群里问，有没有一本可以让数据产品经理系统学习的书？
市面上并没有这样一本理想的书，问的人多了，我决定自己写一本。
考虑到数据产品经理种类众多，而个人经历只涉及其中的一类，于是我在群里召集大家一起写。
响应者众，有20多名数据产品经理报上来30章内容，超出了我的预期。而我与他们逐个沟通之后，发现每个人手里都有足够好的项目，且在自己的领域内也有足够深的资历来传播经验。
于是我们与机械工业出版社华章公司的策划编辑杨福川商量，决定出两本书：一本讲专业知识，定名《数据产品经理：实战进阶》；一本讲案例，暂名《数据产品经理：解决方案与案例分析》。
读者对象
数据产品经理：完善数据知识体系，规划职业成长路径。
企业领导者：了解数据团队如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。
想要转行数据产品经理的新手：了解数据产品经理具体的工作内容。
本书特色
本书系统讲述了数据产品经理需要掌握的高阶知识。
本书有多位知名公司的数据产品经理参与，读者可以体会到在不同的公司中数据是如何发挥价值的。
如何阅读本书
数据产品经理是个年轻的职业，是伴随大数据技术的成熟而诞生的。数据产品经理的职责是围绕数据构建解决方案，从获取数据的埋点到数据治理，从数据提取到数据可视化，从数字营销到广告，从搜索到千人千面的推荐，从风控到规划，从预测到AI。产品经理的主要能力是产品思维的构建、用户体验和系统功能的综合掌握，而数据产品经理则不仅需要以上能力，还需要对数据有更专业的认知，对业务有更深刻的理解。对于上述每一个数据领域，数据产品经理都需要花费一定的时间深耕才能掌握，再结合对相关业务的深刻理解，才能让数据发挥最大的价值。
在三四年处理众多问题和解答咨询的过程中，我发现数据产品经理的成长主要分为以下两个阶段。
1）初级/中级阶段：主要关注自己怎样才能在团队中发挥更大作用。很多产品经理要么是在满足业务或老板的需求，要么是在帮算法工程师标数据，价值感不足。
2）中级/高级阶段：主要关注怎么让数据为公司业务创造价值。
本书的每个作者都已经跨越了上述两个阶段，他们是这个行业的中坚力量，也愿意为这个行业奉上自己的经验与思考。
《数据产品经理：解决方案与案例分析》一书，主要以案例的形式回答数据产品经理在第二个阶段关心的问题，每个案例都是业内非常好的项目，给公司带来了较大的收益。
而《数据产品经理：实战进阶》这本书，旨在帮助读者构建数据产品经理的知识结构，渡过第一个阶段。
1）为了让读者进一步了解数据产品经理，我们提供了数据产品的行业视野、产品经理自身的能力要求以及应聘和招聘流程（第1章）。
2）为了让读者成为团队的驱动力，我们提供了通用能力模块，包括数据分析能力、产品经理的项目运转能力（第2、3章）。
3）仅数据部门使用数据无法做到数据驱动，只有让公司的每个部门、每个人都能方便快捷地使用数据做决策，才算是数据赋能，才能够极大提升整个公司的数据水平—而这需要良好的数据建设能力。所以，我们介绍了从数据采集到数据治理、应用、能力输出整个链条的内容。
数据采集：埋点体系（第4章）。
数据治理：数据中台、指标体系、数据管理。数据治理是数据建设的基础，所以我们用3章（第5、6、8章）来介绍这一部分。
得到不同用户的反馈，有助于快速迭代：A/B测试系统（第7章）。
数据能力输出，将数据赋能于各个部门：数据服务（第9章）。
4）策略产品可以直接将数据变现，是个非常重要的数据产品方向，我们提供了搜索、用户画像（第10、11章）等常见的策略产品知识。
不同的公司对数据的要求不同，有些公司更关注直接进行数据变现的能力，有些公司则更关注数据建设的能力。那一个新手要不要了解这么多内容？
这里提供一个做事的思路：不要自我设限。你只有先留意了这些内容，才会对公司的数据现状进行思考和认知积累，才能知道公司的数据中藏有哪些机会。
产品管理的主动权应该是产品经理自己争取来的，而不能等待别人给你。在你去争取时，我们希望本书中的内容是你最好的武器。
作者分工
本书共有12位作者参与撰写，具体分工如下：
第1章 全面认识数据产品经理——陈新涛、朱诗倩
第2章 数据分析方法论——杨楠楠
第3章 产品路线图——俞京江
第4章 数据埋点体系——李凯东
第5章 数据中台——李凯东
第6章 数据指标体系——胡玉婷
第7章 A/B测试系统搭建——贺园、刘扬
第8章 数据管理——赫子敬、曹畅
第9章 数据服务——谷坤明
第10章 策略产品详解：以搜索系统为例——萧饭饭、李凯东
第11章 用户画像——萧饭饭、杨楠楠
勘误和支持
由于作者较多，水平有限，写作时间仓促，加之技术不断更迭，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有更多宝贵意见，欢迎发送邮件至yfc@hzbookcom。
致谢
非常感谢
《数据产品经理：解决方案与案例分析》
为什么要写本书
四五年前我开始在知乎上写数据产品相关的专栏，与众多读者进行了深入的交流，经常有读者问我有没有书可以让他们系统学习数据产品经理知识。问的人很多，我发现这是一个普遍性的问题：数据越来越重要，而数据产品的知识零散而碎片化，初入行者很难全面了解数据产品经理的知识。于是我组织了一些有经验的数据产品经理一起写一本书，来系统讲解成为数据产品经理需要的知识体系。
在写作过程中我们发现，这一主题所涉及的内容非常丰富，一本书根本放不下。于是我们就做成了一个数据产品经理系列，包括两本书：《数据产品经理：实战进阶》（简称《实战》）和《数据产品经理：解决方案与案例分析》（简称《案例》）。《实战》侧重于知识结构，写的是数据产品经理需要的知识内容，适合想了解数据产品怎么做的读者。《案例》即本书，侧重于实际项目，介绍了不同的项目，适合想了解数据项目能发挥什么作用并从中获得启发的读者。
本书特色
由来自多个行业的数据产品经理共同撰写，展现不同行业的全貌。
包含大量知识图谱、AI等相对前沿并且在实际运营中取得良好效果的项目，让读者了解到先进的数据理念同样能够在企业中落地。
包含数据分析、营销等业务性强，能够直接为公司带来收益的项目。
本书中案例涉及各种类型的公司，既有互联网头部企业，又有垂直领域领头羊、初创公司、传统企业等，旨在让读者看到多个角度、多种公司的数据产品案例。
读者对象
本书适合以下人群阅读。
数据产品经理：了解实际工作中可以实现哪些数据项目。
企业领导者：了解数据在企业的营销、运营等方面能产生什么价值。
想要转行成为数据产品经理的新手：完善自己的数据知识体系和职业成长规划。
如何阅读本书
业内的数据产品经理根据公司的不同和部门的不同，基本上分三类：数据应用类、数据建设类、策略类。在本书中，这三类数据产品经理的工作内容都有涉及。
在《实战》一书出版之后，部分数据产品经理认为很多工作不是数据产品经理的工作内容，特别容易对数据建设类内容产生疑问，认为应该由技术部门负责。而实际上，数据产品经理的工作内容很可能包括数据应用、数据建设和数据策略，这主要是根据公司的数据情况和个人情况而定的。
作为数据产品经理，我们要主动学习，开阔眼界，才能让数据价值最大化。目前，行业中大部分人对数据产品经理的职能和界限并不是非常明确，正因如此，我们的工作是没有上限的，我们可以做什么，完全靠自己争取。
如《实战》所说，你先留意了这些内容，才会对公司的数据现状进行思考和认知积累，才能知道公司的数据有哪些机会，这也是我们要分享各种类型的数据产品项目的原因。希望读者不要自我设限。
本书主要内容
本书共14章，分为数据建设、数据营销和数据驱动三部分。
第一部分 数据建设
数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。好的数据设施可以为公司提供准确的数据，并将数据使用和数据分析的步骤自动化，从而让公司能够批量、方便快捷地使用数据。本部分包含两章：
第1章 自动化数据分析平台的搭建
第2章 数据埋点的应用场景、工作流程与案例分析
第二部分 数据营销
营销是每个公司的业务核心，除了大量的资金投入外，还会有大量的人员投入。良好的数据营销平台可以助力营销工作。而营销人员的首要功课是研究用户需求，管理好产品，进而制定营销战略，加强获客能力。关于营销，本部分提供了以下案例：
第3章 数据中台和业务中台如何赋能自动化营销
第4章 零售行业大数据平台的构建和商业应用
第5章 舆情大数据助力精准化营销
第6章 利用社会化聆听辅助商业决策
第7章 商品分析方法
第8章 游戏商业化的关键问题和解决方案
第9章 在B端初创公司做数据运营
第三部分 数据驱动
数据产品经理可以进驻公司的每个部门，驱动该部门的业务发展，成为公司运转的核心和动力。本部分提供了多个行业的案例，所有这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，其中一些案例的实现以人工智能为主。本部分包含以下内容：
第10章 海量语音数据的文本转写、分析、挖掘与商业应用
第11章 提升网约车安全性的数据化解决方案
第12章 视频数据分析实战：智慧安防中的智能视频产品
第13章 AI产品经理的工作日常与AI技术在视频平台上的应用
第14章 数据产品经理在推荐中的价值
勘误和支持
由于笔者水平有限以及技术的不断更新和迭代，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。如果你有关于本书的任何意见或建议，欢迎发送邮件至yfc@hzbook.com。
致谢
感谢机械工业出版社华章分社的编辑杨福川在这一年多的时间里始终支持我们的写作，并对书的内容结构和写作提出了宝贵意见。
有多名志愿者参与了本书的试读并提出了宝贵意见，对本书质量的提升有很大帮助，他们是黄宇、李文滨、胡兆军、陈斌和萧饭饭。
感谢数据产品群千余名成员的活跃讨论和分享。
谨以此书献给数据产品经理路上的前行者！
杨楠楠
2022年9月
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